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问题4:Error waiting on exit barrier错误 错误截图: 报错原因:多线程退出各个节点间超时时间默认为300s,时间设置过短。 解决措施: 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数: vim
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在创建训练作业页面配置环境变量“ROUTE_PLAN”,取值为“true”,具体操作请参见管理训练容器环境变量。 代码示例 训练作业的启动脚本示例如下。 启动脚本中设置plog生成后存放在“/home/ma-user/modelarts/log/modelarts-job-{id}/worker-{ind
在Notebook列表中,对于要保存的Notebook实例,单击右侧“操作”列中的“更多 > 保存镜像”,进入“保存镜像”对话框。 图1 保存镜像 在保存镜像对话框中,设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。 在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织,可以单击右侧的“立即创建”,创建
在Notebook列表中,对于要保存的Notebook实例,单击右侧“操作”列中的“更多 > 保存镜像”,进入“保存镜像”对话框。 图1 保存镜像 在保存镜像对话框中,设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。 在“组织”下拉框中选择一个组织。如果没有组织,可以单击右侧的“立即创建”,创建
执行的时长。 events 否 Array of strings 执行的事件。 labels 否 Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
修改msvd_eval.sh参数 修改scripts/video/eval/msvd_eval.sh中的参数 模型存放的地方,如果根据第2步的方式保存的模型,设置如下: CKPT="llama-vid/llama-vid-7b-full-224-video-fps-1" 调用openai的key,评
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
查看批量服务详情 当模型部署为批量服务成功后,您可以进入“批量服务”页面,来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>批量服务”,进入“批量服务”管理页面。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息,详情说明请参见表1。
是,则修改安全组的配置,具体操作请参见修改安全组规则。 否,则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS,用ECS去挂载SFS Turbo,如果挂载失败,则表示SFS Turbo异常。 是,联系SFS服务的技术支持处理。 否,联系ModelArts的技术支持处理。
“保存路径”:即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。 查看任务历史 当您导出数据后,可以通过任务历史查看导出任务明细。 在数据集详情页面中,单击右上角“任务历史
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
问题4:Error waiting on exit barrier错误 错误截图: 报错原因:多线程退出各个节点间超时时间默认为300s,时间设置过短。 解决措施: 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数: vim
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。 git config --global http.sslVerify false 从github拉取finetrainers代码。
类型,可以在列表的右上角单击“选择当前页”,则当前页面所有的音频将选中。 添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中,单击“标签”下侧的文本框设置标签。 方式一(已存在标签):单击“标签”下方的文本框,在快捷键下拉列表中选择快捷键,然后在标签文本输入框中选择已有的标签名称,然后单击“确定”。
scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089;端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致,否则会报错。 确保scheduler实例和P、D实例之间网络通畅,检查代理设置例如no_proxy环境变量,避免scheduler访问P、D实例时走不必要的网关。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro